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    DeepSeek發(fā)布數(shù)學推理模型DeepSeek-Prover-V2,包含7B和671B兩個參數(shù)版本。該模型采用"遞歸+強化學習"訓練方法,在MiniF2F測試集上達到88.9%通過率,解決了PutnamBench中的49道題目。關鍵技術包括:1) 使用DeepSeek-V3分解復雜定理生成子目標;2) GRPO算法從多個候選方案中自動學習最優(yōu)解;3) 通過思維鏈整合非形式化推理與形式化證明。模型在AIME競賽題和教科書題目上也表現(xiàn)優(yōu)異,7B小模型意外在部分問題上超越大模型。論文指出該方法為通向AGI提供了正確路徑,未來將擴展至IMO級別數(shù)學難題。...

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